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Big Data는 Traditional Data와 상반되는 데이터들로, 매우 큰 데이터들을 지칭합니다.빅 데이터는 구조화 된 상태일 수도, 조금 구조화된 상태일 수도, 혹은 전혀 구조화되지 않은 상태일 수도 있습니다.(= can be constructed, semi-constructed, or not constructed) 빅 데이터는 주로 여러개의 컴퓨터에 나누어져서 저장됩니다.우리가 평상시에 접하는 데이터의 규모와는 비교도 안되게 매우 큰 데이터로 인식하면 될 것 같습니다. 이런 빅 데이터에는 전처리가 매우 중요합니다.빅데이터의 전처리의 몇가지 종류는 다음과 같습니다. Types of Pre-processing:1. Class Labeling (number, text, digital image, di..

Raw Data는 raw facts, primary data라고도 불리며 가공되지 않은 원시 데이터를 의미합니다.Raw data는 바로 분석(analysis)될 수 없는 상태이고, 처리를 거쳐야 분석에 사용이 가능합니다.하지만 처리 프로세싱 이전에, 전처리(pre-processing) 과정을 거쳐야합니다. 우선 Traditional data의 관점에서 전처리의 종류를 열거하겠습니다.여기서 Traditional data란, 한 개의 컴퓨터에서 처리될 수 있는 양의 구조화된 데이터를 지칭합니다.반대되는 개념으로는 빅 데이터가 있습니다. Traditional data의 관점에서 전처리의 종류는 다음과 같습니다.Pre-processings for Traditional Data1. Class Labeling: 양..

Data Science에서 data analysis와 analytics는 interchangable하게 사용되는 용어입니다.하지만, 실제로는 두 용어의 개념에 차이가 존재합니다. Data AnalysisSeparate data into some chunks and examine how they relate to other parts.For past events, we try to explain how and/or why something happened. Data analysis는 과거에 일어난 일이 어떻게 벌어졌는지, 또는 추가적으로 왜 벌어졌는지 까지 분석하는 행위입니다.. (why + how) Data AnalyticsThe application of logical and computational ..

int max_num = *std::max_element(vec.begin(), vec.end()); int min_num = *std::min_element(vec.begin(), vec.end()); auto max_num_index = (std::find(vec.begin(), vec.end(), max_num) - vec.begin()); auto min_num_index = (std::find(vec.begin(), vec.end(), min_num) - vec.begin());